KCI등재
주식 포트폴리오 구성에 있어 차원축소 기법의 활용 가능성 분석 = Analysis of the Applicability of Dimensionality Reduction Techniques in Stock Portfolio Construction
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
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등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
1869-1880(12쪽)
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본 연구는 기존의 재무 데이터를 소수만 활용한 연구의 한계를 극복하고, 투자 시점에서 활용 가능한 모든 재무 지표를 통합적으로 활용하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 효과적으로 구현하기 위해 충분차원축소 기법 중 하나인 분할 역회귀 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 차원축소를 활용한 포트폴리오와 주가종합지수(KOSPI, KOSDAQ), 그리고 기존 연구를 바탕으로 구성된 포트폴리오(소형주, 저PBR)의 수익률을 비교하여 실제 투자에서의 활용 가능성을 평가하였다. 특히, 분할 역회귀 분석에서 종속변수를 설명변수들의 시점 이후 6개월 수익률로 설정함으로써 기존의 가격 모멘텀 효과 분석과는 차별화된 접근을 시도하였다. 분석 결과, 분할 역회귀를 활용한 포트폴리오가 비교 대상 포트폴리오 및 주가종합지수 대비 높은 수익률(46.1%, 3개년 누적 기준)을 기록하며, 우수한 투자 활용 가능성을 보여주었다. 이는 분할 역회귀로 추출된 주성분이 미래 수익률에 영향을 줄 수 있는 중요한 정보를 여타 비교 지표보다 더 많이 담고 있음을 시사한다. 그러나 본 연구의 한계점으로는 차원 축소를 통해 추출된 주성분에 대한 재무적 해석이 어려운 점과, 분석 기간이 2019년부터 2021년까지의 3년간에 국한된 점을 들 수 있다.
더보기This study aims to overcome the limitations of previous research that utilized only a small number of financial indicators and proposes a method to comprehensively utilize all available financial data at the time of investment. To implement this effectively, we propose a Sliced Inverse Regression (SIR) model, a form of sufficient dimension reduction. In this study, we compare the returns of portfolios constructed using dimensionality reduction with those of market indices (KOSPI, KOSDAQ) and portfolios based on previous research (small-cap stocks, low PBR). The results indicate that the portfolio constructed using SIR achieved higher returns (46.1% cumulative over three years) compared to the benchmark portfolios and market indices, demonstrating strong potential for practical investment application. This suggests that the principal components extracted via SIR contain more critical information that can influence future returns than other comparative indicators. However, limitations of this study include the difficulty in providing a financial interpretation of the principal components extracted through dimensionality reduction.
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